读取某个文件夹中多个故障振动信号的csv文件,每个csv文件只有一列数据，对读取的数据进行ICEEMDAN降噪，最后将合成的数据保存在以各csv文件名字命名的文件夹内。请给出完整的python代码，包括ICEEMDAN的定义

以下是完整的Python代码，包括ICEEMDAN的定义：

import os
import numpy as np
import pandas as pd
import pyhht
from pyhht.emd import EMD

# 定义ICEEMDAN函数
def ICEEMDAN(data, imfs):
    for i in range(imfs):
        # 对IMF分量进行EMD分解
        IMF = EMD().emd(data)
        # 计算标准差
        std = np.std(IMF, axis=0)
        # 计算均值
        mean = np.mean(IMF, axis=0)
        # 计算阈值
        threshold = 0.2 * std
        # 进行剔除
        for j in range(len(IMF)):
            if np.abs(IMF[j] - mean) < threshold:
                IMF[j] = 0
        # 重构信号
        data -= IMF
    return data

# 读取文件夹中的csv文件
folder_path = './data_folder/'
files = os.listdir(folder_path)
for file in files:
    if file.endswith('.csv'):
        # 读取csv文件
        file_path = os.path.join(folder_path, file)
        data = pd.read_csv(file_path, header=None).values.flatten()
        # 对数据进行降噪
        data_denoised = ICEEMDAN(data, 5)
        # 保存处理后的数据
        save_path = os.path.join('./processed_data/', file)
        pd.DataFrame(data_denoised).to_csv(save_path, index=False, header=False)

在这个代码中，我们首先导入了必要的库，包括`os`、`numpy`、`pandas`和`pyhht`。然后，我们定义了一个名为`ICEEMDAN`的函数，用于对数据进行降噪。该函数接受两个参数：`data`表示要降噪的数据，`imfs`表示要分解的IMF分量数。在函数内部，我们首先对数据进行EMD分解，然后计算标准差和均值，进而计算出阈值。最后，我们对每个IMF分量进行剔除，最终得到降噪后的数据。

接下来，我们读取指定文件夹中的所有csv文件，并对每个文件进行降噪处理。对于每个文件，我们首先读取其数据，并调用`ICEEMDAN`函数进行降噪。最后，我们将处理后的数据保存到以原始文件名命名的csv文件中。